La participación de la comunidad científica en los medios sociales se contextualiza en la que Wildgaard y otros (2014), citando a Whitley, denominan “economía de la reputación”. La reputación científica, según este equipo de investigación, que se centra en indicadores tradicionales, se manifestaría por encima de todo en el curriculum investigador. Sin embargo, dada la popularidad de ciertas métricas procedentes de los medios sociales, cabe preguntarse por las características de la comunicación científica en estos, los procesos de producción de métricas como el RGScore (Copiello y Bonifaci, 2018) y, en el caso que nos concierne, sobre posibles diferencias de género. Ward, Bejarano y Dudás (2015) denominan los perfiles académicos con la expresión de “selfies académicos”, destacando varias funciones en el sistema de producción y comunicación de conocimiento, entre otras la de comunicar, visibilizar la actividad científica realizada, debatir y realizar actividades de networking. Unos perfiles activos en los medios sociales aumentan la visibilidad del trabajo investigador a la vez que ayudan a recoger métricas de impacto alternativas a los indicadores bibliométricos tradicionales (Bik y Goldstein, 2013). Los perfiles sociales son auténticas autopresentaciones del personal de investigación que acaba siendo juzgado y valorado por su trabajo y por las métricas que cada plataforma pueda proveer, pero también por su apariencia y forma de proponerse. Tsou y otros (2016) analizan la forma de presentarse y la manera en la que se les percibe de un conjunto de perfiles académicos, prestando especial atención a tres variables, en concreto, género, raza y edad, en tres plataformas: Microsoft Academic Search, Google Scholar y Mendeley. Clasificando a través del servicio de Amazon Mechanical Turk más de 10.000 perfiles académicos, encuentran que las mujeres, especialmente las más jóvenes, se percibían como las menos profesionales en el conjunto analizado, aunque puntuaban por encima de los demás en cuanto a atractivo. Más allá de la autopresentación, participar en la web social aportaría al quehacer académico tradicional importantes novedades, como la posibilidad de intercambiar productos académicos diferentes al artículo de investigación, como código, datos o resultados negativos de la investigación, o revelar al gran público por lo menos algunos procesos de investigación (Ward y otros, 2015). Zhu y Purdam (2017), centrándose en los perfiles del personal académico que denominan “super-usuarios”, constatan que los medios sociales se utilizan principalmente para comunicar novedades y avances de la investigación propia. El networking es sin duda otra razón importante para estar en los medios sociales junto con la mayor visibilidad que estos pueden brindar para el trabajo investigador (Rinaldi, 2014). Otras razones para tener una presencia en la web incluyen la adquisición de conocimiento especializado o formar parte de una comunidad de pares junto con la autopromoción, según destacan Meishar-Tal y Pieterse (2017) en un estudio con personal docente e investigador de tres instituciones académicas israelíes, siendo la interacción con los pares la actividad menos destacada. La necesidad de establecer contactos prima sobre el entretenimiento y la búsqueda de información entre las razones para consumir blogs científicos de un conjunto de casi 3000 lectores y lectoras de blogs científicos (Brown Jarreau y Porter, 2017).

Collins, Shiffman, y Rock (2016) subrayan las posibilidades de comunicación bidireccional de los medios sociales que, por eso, podrían utilizarse para comunicar con la ciudadanía. Los resultados de la encuesta internacional que realizan con personal científico activo en los medios sociales por razones profesionales, sin embargo, sitúan la comunicación con el gran público a través de Twitter en un segundo lugar después de la comunicación con pares. Las actividades de interacción con la ciudadanía no pasan necesariamente por Twitter, y Bik y Goldstein (2013) aluden a los blogs como herramientas poderosas de comunicación con el público y a las iniciativas de ciencia ciudadana como www.scistarter.com, una plataforma que permite a toda persona interesada seleccionar un proyecto de investigación y participar en él. Esta línea de investigación sobre el uso de los medios sociales para fines académicos y de comunicación con el gran público podría, según Kjellberg y otros (2016), ayudar a comprender cómo los medios sociales contribuyen a crear un clima de confianza en la ciencia, en el personal de investigación y en su trabajo. Por otro lado, según algunas posturas, los medios sociales pueden aportar mayor transparencia y accesibilidad, pero también mayor vulnerabilidad, según demuestran algunos casos de científicos acosados por los medios.

Normalmente, el uso de los medios sociales en la comunicación científica se ha relacionado con el estatus académico y la edad, siendo más proclives a utilizar las redes sociales las personas más jóvenes o con un estatus académico más afianzado, aunque, en general, la comunidad académica en el conjunto resulta más bien reacia al uso de la web social. El estudio de Mas-Bleda y otros (2014), por ejemplo, ha contabilizado la presencia en la web social de un conjunto de investigadores europeos muy citados en Web of Science, es decir, con un impacto probado según los sistemas tradicionales. El estudio encontró que, aunque la mayoría de las personas de la muestra tenía algún tipo de presencia en la web normalmente a través de sitios web personales o institucionales, la participación en el conjunto de plataformas sociales seleccionadas (Google Scholar, Mendeley, Academia, LinkedIn, SlideShare) era más bien escasa, pues solo el 28% utilizaba alguna de ellas, centrándose principalmente en la red social LinkedIn. A pesar de la participación limitada de la comunidad científica en la web social, reiterada por Mas-Bleda y Aguillo (2015), que mencionan varias encuestas internacionales sobre el tema, existen expectativas de que vaya creciendo a medida que las nuevas generaciones reemplacen a las viejas. En una perspectiva longitudinal, Ortega (2017) encuentra que la repartición por categoría profesional de los perfiles correspondientes a la plantilla del CSIC en Academia.edu, ResearchGate y Google Scholar Citations, ha ido definiéndose de forma coherente a su distribución real en el periodo abril de 2014- septiembre de 2015.

En general, sin embargo, los resultados en cuanto a la edad como predictor del uso de los medios sociales son más bien contradictorios, pues en algunos no se encuentra relación entre la edad y la inclinación a utilizar los medios sociales (Mikki y otros, 2015), mientras que en otros serían precisamente los más jóvenes los más reacios a participar en la web social. Nicholas y otros (2017) encuentran más bien una escasa propensión en 116 personas al principio de la carrera académica para aprovechar las potencialidades de los medios sociales, la ciencia abierta y el acceso abierto, debido a las condiciones precarias de trabajo y a la presión por publicar en revistas de alto impacto.  Además de la vulnerabilidad a la que exponen los medios sociales, la investigación ha destacado otras razones del escaso uso de los mismos, entre otras la falta de tiempo y el desconocimiento de cómo funcionan (Donelan, 2016), por lo menos en las disciplinas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). En concreto, con respecto a Twitter, los participantes en la encuesta de Collins y otros (2016) indican la falta de conocimiento de Twitter, no solo desde un punto de vista técnico, sino también de lo que permite realizar, en general, para la comunicación científica o dentro del aula. A la falta de tiempo y el desconocimiento de las funcionalidades de varias plataformas, Greifeneder y otros (2018), en una perspectiva cualitativa, añaden el escepticismo de la comunidad académica con respecto a las redes sociales sobre todo entre el personal académico más joven o en posiciones intermedias en la jerarquía universitaria. Según Rinaldi (2014), la razón principal del escaso éxito de los medios sociales en la comunidad académica sería que no cambian sustancialmente la forma de trabajar en el día a día y, sobre todo, no afecta a los criterios de evaluación del trabajo investigador. Entre otras barreras al uso de los medios sociales, Zhu y Purdam (2017) mencionan las preocupaciones relativas a la ausencia de claridad y políticas de la ciencia abierta, los riesgos relativos a la propiedad intelectual, los riesgos implícitos en la reutilización de los datos y el riesgo de comunicar ciencia a un público de personas que carece de los conocimientos técnicos y especializados necesarios para comprenderla. Existiría un riesgo de simplificación que apunta a que no basta con publicar, sino que es necesario interactuar. Para resumir, utilizando una clasificación de Donelan (2016), los obstáculos al uso de los medios sociales se pueden diferenciar en funcionales – relacionados con la percepción de no poseer las habilidades y el tiempo necesario para invertir en estas herramientas - y psicológicos, relacionados con una visión negativa de los medios sociales.

Además de las diferencias de género, también están documentadas las diferencias disciplinarias con respecto al uso de las redes sociales, aunque de forma dispersa. Holmeberg y Thelwall (2014) analizan las diferencias disciplinarias en el uso de Twitter. Si en el conjunto los investigadores seleccionados compartían más links que el público típico de Twitter, el uso de la plataforma variaba según la disciplina. En Bioquímica, por ejemplo, se apreciaba una mayor inclinación para el retweet, mientras que en las Humanidades y en las Ciencias Cognitivas se daban más conversaciones, y en Economía se compartían más links. Desde el punto de vista de la actividad, los perfiles correspondientes a las grandes áreas de conocimiento presentaban además otras diferencias, pues si los de Biología y Biomedicina resultaban escasamente activos, los de Ciencias Naturales eran muy activos, sobre todo en actividades como ojear artículos y conectar con otros perfiles. Ortega (2017), analizando longitudinalmente la presencia del personal de investigación del CSIC en Academia.edu, ResearchGate y Google Scholar Citations, encuentra que es posible hablar de un uso disciplinario diferencial de las tres plataformas, pues si en Academia.edu la participación de las Humanidades y Ciencias Sociales es más destacada, los perfiles de Google Scholar Citations corresponden mayoritariamente a las Ciencias Físicas y Naturales, mientras que en ResearchGate es posible apreciar el predominio de la Biología y la Biomedicina, reiterando los resultados de un trabajo previo (Ortega, 2015).  Costas y otros (2017) analizan por disciplina la presencia de investigadores con artículos en WoS y que hayan tweeteado por lo menos un artículo de investigación y encuentran que las Ciencias Sociales y las Humanidades están más presentes, siendo las Ciencias Naturales las que menos. Resultados parcialmente parecidos hallan Ke y otros (2017), quienes constatan en una muestra de perfiles académicos en Twitter una hiperrepresentación de las Ciencias Sociales y la Informática respecto a las Matemáticas, la Física y las Ciencias Naturales.

El conjunto de profesoras y profesores cuya presencia y actividad fue objeto de estudio está reflejado en la Tabla I. La información relativa a las universidades que ofertan formación en Biblioteconomía y Documentación se obtuvo del sitio de la Federación Española de Asociaciones de Archiveros, Bibliotecarios, Arqueólogos, Museólogos y Documentalistas (ANABAD), donde se identificaron 16, de las cuales se eligieron las 13 de mayor prestigio y tradición (Tabla I).

Cada uno de los cuatro apartados de análisis identificados (presencia, actividad, visibilidad e interdisciplinariedad) se midió a través de diferentes variables, según se explica en lo que sigue.

La propia existencia de un perfil puede considerarse como un elemento que confiere visibilidad al personal docente. Sin embargo, en este apartado aportamos también otros datos. En concreto, para RG: a) el porcentaje de documentos en acceso abierto respecto al total de los mismos para cada perfil, b) el porcentaje de documentos diferentes a los tradicionales (article, book, chapter, conference paper) sobre el total de documentos subidos a la plataforma, c) el total de lecturas (reads) por perfil, y d) el promedio de lecturas (reads) por ítem en RG a julio de 2018. Hay que tener en cuenta que el total de lecturas depende de la antigüedad de cada perfil, dato que no se ha contabilizado en el presente estudio. Entendimos que la tipología de documentos diferentes a los tradicionales disponibles en RG sería un indicador de visibilidad, poniendo de manifiesto productos científicos menos visibles de la actividad investigadora. Para Twitter, se recopilaron: e) el número de seguidores/seguidoras por perfil, y f) el número de listas de Twitter en las que aparecen los perfiles analizados.

Se ha medido la forma en la que las personas con perfil en RG y GSC perciben su especialización. Los medios sociales académicos permiten, entre otras cosas, auto-presentar la actividad desempeñada y es interesante saber si existen diferentes maneras de percibir la propia actividad investigadora entre hombres y mujeres. Para eso se contabilizó el número de especialidades registradas en los perfiles de RG (en el apartado Skills and expertise) y las especialidades de GSC. En esta última plataforma solo son visibles las primeras 5 opciones.

Las dimensiones de actividad y visibilidad no se analizaron en GSC. Las posibilidades de actividad en esta plataforma son mínimas, puesto que el contenido de cada perfil se conforma de manera semi-automática y se admiten posibilidades de edición escasas, como por ejemplo la rectificación de errores. En cuanto a la visibilidad, la plataforma refleja más bien indicadores de impacto que de visibilidad basados en citas. 

Los datos recopilados en los diferentes apartados se presentan a través de estadísticas descriptivas para profesoras y profesores. La hipótesis del estudio es la de la existencia de diferencias entre hombres y mujeres en las variables seleccionadas y, para este fin, donde ha sido procedente se ha realizado la prueba U de Mann-Whitney para muestras independientes con el software SPSS versión 25. La elección de este test no paramétrico se debe a que los datos recogidos presentan distribuciones asimétricas.

La presencia de profesores y profesoras es muy igualada en las tres plataformas, aunque hay una mayor proporción de profesores que profesoras con presencia en las mismas, especialmente en GSC. Destaca RG como la plataforma con mayor presencia del colectivo estudiado y Twitter como la de menor presencia (Tabla III).

La actividad desempeñada en RG muestra, por un lado, que los dos conjuntos difieren en el volumen de documentos subidos a la plataforma (Tabla IV), siendo esta diferencia significativa (prueba U de Mann-Whitney: U=2865,5, p valor = 0,000228) y posiblemente reflejando la disparidad en términos de producción apreciada en la literatura previa. En esta plataforma, la población objeto de estudio no interactúa con la comunidad, a tenor de los indicadores analizados, es decir, el peso que corresponde a preguntas y respuestas en el RG Score. De hecho, muy pocas personas tienen reconocida su participación en los debates de la plataforma en el cómputo de su RG Score (Tabla IV).

La clasificación de los perfiles de Twitter según el tipo de actividad desempeñada reitera solo parcialmente la escasa participación de la comunidad académica en los medios sociales, mientras que pone de manifiesto diferencias entre hombres y mujeres, según puede verse en la Figura 1. Las mujeres presentan más del doble de perfiles inactivos o bloqueados en Twitter, separan más que los hombres la vida personal de la profesional (perfil completo, 27% vs 37%) y presentan una inclinación menos acentuada a difundir sus méritos por los medios sociales (perfil formal, 5% vs 19%). También tienden a desempeñar actividades de difusión informativa más a menudo que los hombres (perfil difusor, 11% vs 5%), e interactúan menos con otras personas (perfil conectado, 9% vs 16%).

Las otras dimensiones de la actividad en Twitter reflejadas en la Tabla V no presentan grandes diferencias entre los dos conjuntos, excepto por unos casos. Destaca el volumen considerablemente superior del promedio de tweets publicados en el periodo estudiado por el colectivo de profesores, aunque los valores atípicos son más comunes en este colectivo según se aprecia por las respectivas desviaciones estándar de la media (Tabla V). Por otro lado, se aprecian diferencias menores si tenemos en cuenta la mediana en lugar de la media (mediana profesoras = 69, mediana profesores=63). El porcentaje de respuestas (replies) y retweets sobre el total de los tweets publicados así como el número de menciones por tweet es ligeramente superior en el colectivo de profesores, apuntando a una mayor inclinación a interactuar con otros perfiles en esta plataforma, aunque no de forma significativa.

En efecto, la hipótesis nula de igualdad entre hombres y mujeres pudo rechazarse solo en el caso del número de links por tweet (p=0,015, U de Mann-Whitney = 1448,5). Esto apunta a que los tweets de los profesores tienden a remitir más a menudo a contenidos web complementarios a través de links respecto a los de las profesoras.

Las dimensiones de la visibilidad analizadas en RG ponen de manifiesto diferencias derivadas en parte de las que se han expuesto en términos de actividad. Mientras que las diferencias en el promedio de reads por ítem entre hombres y mujeres no son significativas (U de Mann-Whitney= 3705, p valor = 0,224), sí lo es la diferencia entre el promedio de reads totales para los dos conjuntos (U de Mann-Whitney= 2948, p valor = 0,001), posiblemente derivada de las disparidades en términos de documentos subidos a la plataforma que veíamos antes. La disponibilidad de documentos en acceso abierto para perfiles masculinos y femeninos presenta diferencias en términos promedios, pero no significativas.

En cuanto al porcentaje de documentos tradicionales sobre el total, los dos conjuntos presentan distribuciones diferentes, aunque ambas tengan un sesgo positivo, pues, mientras que los valores de las mujeres se concentran alrededor del 100%, los de los hombres se distribuyen mayoritariamente entre 90% y 100% (Figura 2). Con lo cual es posible apreciar una mayor disposición a publicar productos científicos diferentes a los tradicionales por parte de los profesores frente a las profesoras (U de Mann-Whitney = 3780,5, p valor= 0.017).

En cuanto a la visibilidad dentro de la comunidad científica y profesional de Twitter, en cambio, hombres y mujeres presentan diferencias importantes, cuando se mide el número medio de seguidores/seguidoras en los perfiles analizados, según puede verse en la Tabla VII. El total de seguidores de los perfiles masculinos prácticamente dobla al de los perfiles femeninos (49469 vs 25544), siendo el número de perfiles analizados muy parecido (64 vs 63). La imagen que transmiten estos datos es de una visibilidad claramente más marcada de los hombres que, además, buscan mayores conexiones en la comunidad profesional siguiendo de media a un número superior de perfiles y aparecen con más frecuencia que las mujeres en listas. Las diferencias en el promedio de seguidores y de listas para hombres y mujeres son, además, significativas (Seguidores: U de Mann-Whitney = 1357, p valor = 0,001; Listas: U de Mann-Whitney = 1359, p valor= 0,005). Presenta diferencias significativas también la última dimensión analizada, el porcentaje de tweets del perfil retweeteados por otros perfiles (U de Mann-Whitney = 1364, p=0,007), apuntando a que los tweets de los profesores tienden a retweetearse con más frecuencia. Una vez más la actividad en los medios sociales parece indicar un mayor impacto o alcance de la producción masculina frente a la femenina.

No se aprecian grandes diferencias entre hombres y mujeres en cuanto a la percepción de la interdisciplinariedad en RG, pues los valores medios relativos al número de especialidades indicadas en los perfiles son muy parecidos (promedio 12,3 y 12,9, mediana 9 y 9 para mujeres y hombres respectivamente). Se aprecian diferencias más claras en GSC donde los hombres tienden a presentarse como especialistas en un mayor número de áreas. Las profesoras superan notablemente a los hombres en el número de perfiles que no indican ninguna especialidad (17,7% vs 2,4%), indicando un promedio de 3 especialidades frente a las 3,67 de los hombres. Las diferencias en este apartado son significativas (U de Mann-Whitney U=2626, p valor= 0,024) (Tabla VIII).